Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)

Virus komputer merupakan suatu program yang menginfeksi komputer terutama pada saat komputer sedang beroperasi dan menjadi momok bagi pengguna komputer. Virus komputer dapat menggandakan dirinya sendiri dan menyebar dengan cara menyisipkan dirinya pada program dan data lainnya. Efek negatif virus ko...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dian C Rini, Yuniar Farida, Dwi Puspitasari
Formato:	article
Lenguaje:	EN
Publicado:	Department of Mathematics, UIN Sunan Ampel Surabaya 2016
Materias:	Virus Komputer Naïve Bayes Classifier Neural Network Perceptron Mathematics QA1-939
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/0aba0c2ca17e43adbe23c96f38eebfb7
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:0aba0c2ca17e43adbe23c96f38eebfb7
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:0aba0c2ca17e43adbe23c96f38eebfb72021-12-02T13:41:46ZKlasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)2527-31592527-3167https://doaj.org/article/0aba0c2ca17e43adbe23c96f38eebfb72016-05-01T00:00:00Zhttp://jurnalsaintek.uinsby.ac.id/index.php/mantik/article/view/60https://doaj.org/toc/2527-3159https://doaj.org/toc/2527-3167Virus komputer merupakan suatu program yang menginfeksi komputer terutama pada saat komputer sedang beroperasi dan menjadi momok bagi pengguna komputer. Virus komputer dapat menggandakan dirinya sendiri dan menyebar dengan cara menyisipkan dirinya pada program dan data lainnya. Efek negatif virus komputer adalah memperbanyak dirinya sendiri, yang membuat sumber daya pada komputer terutama penggunaan memori menjadi berkurang secara signifikan. Diperlukan suatu penangkal atau antivirus dalam mencegah penyebaran yang lebih jauh dalam sistem komputer. Pada penelitian ini, dilakukan suatu identifikasi virus dengan menggabungkan dua metode yaitu Naïve Bayes Classifier dengan Neural Network. Fitur virus didapatkan dari mengkodekan ciri-ciri dari virus. Untuk klasifikasi awal digunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk membagi dua jenis fitur, yaitu virus dan bukan virus. Setelah masuk kedalam jenis virus, maka diklasifikasikan kedalam dua jenis virus yaitu trojan atau worm menggunakan salah satu metode neural network (perceptron). Hasil sistem setelah dilakukan uji coba didapatkan recognition rate tertinggi yaitu sebesar 94.12%.Dian C RiniYuniar FaridaDwi PuspitasariDepartment of Mathematics, UIN Sunan Ampel SurabayaarticleVirus KomputerNaïve Bayes ClassifierNeural NetworkPerceptronMathematicsQA1-939ENMantik: Jurnal Matematika, Vol 1, Iss 2, Pp 38-43 (2016)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN
topic	Virus Komputer Naïve Bayes Classifier Neural Network Perceptron Mathematics QA1-939
spellingShingle	Virus Komputer Naïve Bayes Classifier Neural Network Perceptron Mathematics QA1-939 Dian C Rini Yuniar Farida Dwi Puspitasari Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)
description	Virus komputer merupakan suatu program yang menginfeksi komputer terutama pada saat komputer sedang beroperasi dan menjadi momok bagi pengguna komputer. Virus komputer dapat menggandakan dirinya sendiri dan menyebar dengan cara menyisipkan dirinya pada program dan data lainnya. Efek negatif virus komputer adalah memperbanyak dirinya sendiri, yang membuat sumber daya pada komputer terutama penggunaan memori menjadi berkurang secara signifikan. Diperlukan suatu penangkal atau antivirus dalam mencegah penyebaran yang lebih jauh dalam sistem komputer. Pada penelitian ini, dilakukan suatu identifikasi virus dengan menggabungkan dua metode yaitu Naïve Bayes Classifier dengan Neural Network. Fitur virus didapatkan dari mengkodekan ciri-ciri dari virus. Untuk klasifikasi awal digunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk membagi dua jenis fitur, yaitu virus dan bukan virus. Setelah masuk kedalam jenis virus, maka diklasifikasikan kedalam dua jenis virus yaitu trojan atau worm menggunakan salah satu metode neural network (perceptron). Hasil sistem setelah dilakukan uji coba didapatkan recognition rate tertinggi yaitu sebesar 94.12%.
format	article
author	Dian C Rini Yuniar Farida Dwi Puspitasari
author_facet	Dian C Rini Yuniar Farida Dwi Puspitasari
author_sort	Dian C Rini
title	Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)
title_short	Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)
title_full	Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)
title_fullStr	Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)
title_full_unstemmed	Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)
title_sort	klasifikasi menggunakan metode hybrid bayessian-neural network (studi kasus: identifikasi virus komputer)
publisher	Department of Mathematics, UIN Sunan Ampel Surabaya
publishDate	2016
url	https://doaj.org/article/0aba0c2ca17e43adbe23c96f38eebfb7
work_keys_str_mv	AT diancrini klasifikasimenggunakanmetodehybridbayessianneuralnetworkstudikasusidentifikasiviruskomputer AT yuniarfarida klasifikasimenggunakanmetodehybridbayessianneuralnetworkstudikasusidentifikasiviruskomputer AT dwipuspitasari klasifikasimenggunakanmetodehybridbayessianneuralnetworkstudikasusidentifikasiviruskomputer
_version_	1718392538449051648

Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer)

Ejemplares similares